Исследователи разработали программу искусственного интеллекта (ИИ), которая может автоматически обеспечивать идентификацию микроскопических морских организмов на уровне видов. Следующим шагом будет включение ИИ в роботизированную систему, которая поможет нам лучше понять Мировой океан как сейчас, так и в нашем доисторическом прошлом.
В частности, программа ИИ доказала свою способность идентифицировать шесть видов фораминифер или форамов - организмов, которые преобладали в океанах Земли более 100 миллионов лет.
Форамы - это протисты, ни растения, ни животные. Когда они умирают, они оставляют после себя крошечные панцири, в большинстве случаев менее миллиметра в ширину. Эти раковины дают ученым представление о характеристиках океанов в том виде, в каком они существовали, когда формации были живы. Например, разные виды форамов процветают в разной океанской среде, и химические измерения могут рассказать ученым обо всем, от химического состава океана до его температуры, когда формировалась раковина.
Однако оценка этих формовых раковин и окаменелостей утомительна и отнимает много времени. Вот почему междисциплинарная группа исследователей, обладающая опытом от робототехники до палеоокеанографии, работает над автоматизацией этого процесса.
«На данный момент ИИ правильно идентифицирует отверстия примерно в 80% случаев, что лучше, чем у большинства обученных людей», - говорит Эдгар Лобатон, доцент кафедры электротехники и вычислительной техники в Университете штата Северная Каролина и соавтор статьи о работе.
"Но это только доказательство концепции. Мы ожидаем, что система со временем улучшится, потому что машинное обучение означает, что программа будет становиться все более точной и последовательной с каждой итерацией. Мы также планируем расширить возможности ИИ, так что он может идентифицировать по крайней мере 35 видов отверстий, а не нынешние шесть."
Существующая система работает, помещая форму под микроскоп, способный делать фотографии. Светодиодное кольцо направляет свет на форму с 16 направлений - по одному за раз - при этом изображение формы создается при каждом изменении освещения. Эти 16 изображений объединены, чтобы предоставить как можно больше геометрической информации о форме отверстия. Затем ИИ использует эту информацию для идентификации видов форама.
Сканирование и идентификация занимает всего несколько секунд и уже так же быстро, или даже быстрее, чем самые быстрые люди-эксперты.
«Кроме того, ИИ не устает и не скучает», - говорит Лобатон. «Эта работа демонстрирует успешный первый шаг к созданию роботизированной платформы, которая сможет автоматически идентифицировать, выбирать и сортировать формы».
Лобатон и его сотрудники получили грант от Национального научного фонда (NSF), начиная с января 2019 года, на создание полнофункциональной роботизированной системы.
«Эта работа важна, потому что океаны покрывают около 70 процентов земной поверхности и играют огромную роль в ее климате», - говорит Том Маркитто, доцент геологических наук Колорадского университета в Боулдере и автор соответствующей статьи. бумаги.
Форамы распространены в наших океанах повсеместно, и химический состав их раковин фиксирует физические и химические характеристики вод, в которых они росли. Эти крошечные организмы свидетельствуют о прошлых свойствах, таких как температура, соленость, кислотность и концентрация питательных веществ. В свою очередь, мы можем использовать эти свойства для реконструкции циркуляции океана и переноса тепла во время прошлых климатических явлений.
«Это важно, потому что человечество находится в разгаре непреднамеренного климатического «эксперимента» глобального масштаба из-за нашего выброса парниковых газов», - говорит Маркитто.«Чтобы предсказать результаты этого эксперимента, нам нужно лучше понять, как климат Земли ведет себя при изменении ее энергетического баланса. Новый ИИ и роботизированная система, которую он позволит, могут значительно ускорить нашу способность узнать больше о взаимосвязи между климата и океанов в огромных временных масштабах».
В журнале Marine Micropaleontology опубликована статья «Автоматизированная идентификация планктонных фораминифер на уровне видов с использованием сверточных нейронных сетей в сравнении с человеческими способностями». Ведущим автором статьи является Ритаян Митра, бывший научный сотрудник с докторской степенью в штате Северная Каролина и Университете Колорадо в Боулдере, который сейчас работает в ИИТ Бомбея. Соавторы включают Q. Ge и B. Zhong, Ph. D. студенты штата Северная Каролина; Б. Канакия, бывший студент магистратуры штата Северная Каролина; РС. Кук из колледжа Уильямс; Дж. С. Ференбахер из Университета штата Орегон; Дж. Д. Ортис из Кентского государственного университета; и А. Трипати из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе.
Работа с ИИ была выполнена при поддержке NSF под номером гранта 1637039.